走進數據中心：團貸網2017科技升級的前沿

親愛的團粉和小夥伴，2017年團貸網的關鍵詞是「科技」。本期，我們走進科技升級的前沿：神秘的「數據中心」。作為文科生，這次采編對小編是巨大的挑戰!為理解概念，我們查閱資料，自己先做了簡單的科普。

DT時代

如今，「大數據」這個詞兒越來越流行了，不懂一點會感覺與時代脫節，都沒法出去跟人聊天。馬雲說過，未來不再是IT時代，而是DT時代。IT指信息科技;DT是數據科技。DT時代就是「數據時代」。

大數據的(百度)定義：一種規模非常大的數據集合，有數據規模海量、數據流轉快速、數據類型多樣和價值密度低四大特徵。

通俗理解，大數據不是「一個很大的數」;而是「海量數據」「全體數據」。以前我們抽樣調查一組數據，推測判斷全貌。現在，憑藉雲計算等新技術，獲取和分析全體數據成為了可能。

「小荷才露尖尖角，早有蜻蜓立上頭」，大數據技術一出來，最先擁抱它的是電商、金融等行業。對於金融，大數據能提升風險審核、貸后管理等方面的水平和效率;而且技術替代部分人工，對成本控制意義非凡!

「3換工作崗位，做回老本行」

團貸網首席數據官黃浩然，年輕、富有親和力，統計學科班出身，小夥伴們多親切地稱他「浩然總」。他回顧初入團貸網時的情形，負責過跟專業完全不同的工作：

「由港大畢業后，我在深圳的平安產險總部從事渠道管理、數據分析的工作。每日西裝革履，出入CBD高檔寫字樓。大學時代嚮往的一切都實現了，我以為會一直這樣下去，直到2013年8月接到張總的一個電話……」

「可能是因為年輕、想挑戰更多的可能」，他換了城市、專業，加入團貸網。一開始負責資產端綜合管理，包括貸中監控、貸后管理、以及檔案管理等。後來，隨著平台資產端業務種類擴展，他進入「前線部隊」，負責小額業務部，從事產品調研、大綱設計、業務拓展、團隊管理等。

「隨著互聯網及大數據科技的發展，有效利用數據技術手段來提昇平台運營管理效率、保障用戶的利益成為新課題。」2014年末，團貸網數據中心成立，他又「順理成章地做回了老本行」。

部門分工：數據+風控

「數據中心目前分為數據和風控兩大塊」，總監助理楊雨欣告訴小編，「數據部分是原有的板塊，包括數據倉庫、數據分析、數據挖掘和數據產品四個部門。」

數據產品部經理劉芳芳介紹：數據倉庫部，將集團關於用戶、產品等方面的各種數據信息融合起來，搭建集團數據倉庫,提供數據底層支持。同時，建立數據管理制度，確保數據安全。

數據分析部，對數據進行解讀、分析，支持各個中心，比如運營、信貸中心等。

數據挖掘部，通過數據分析以及業務部門提出的需求，探索數據挖掘技術的應用場景，進行數據建模。例如你我金融的自動審核模型、用戶生命周期模型。

數據產品部，整合內外部數據模型資源，模塊化輸出數據應用。還負責集團所有外部數據的對接，數據產品的定價等。「每一個產品的費率都需要測算和制定，不僅考慮行業水平還要來考慮公司的營收，借款人所付出的成本又不能太高，所以要綜合考慮很多方面以實現利潤最大化。」

風控管理部，則全面負責你我金融的業務審核，貸后管理，還有擔保管理、進駐機構管理等工作。

運營側與風控側的數據支撐

數據中心成立時，工作重點放在運營側的支持。首先梳理現有的數據，根據公司各部門需求，進行了數據的埋點、收集、加工、建模等一系列工作，同時，搭建了公司的商業智能(BI)系統，涵蓋用戶分析、投資分析、資金流分析等模塊，數十個明細報表，供相關中心使用。

隨著社會徵信進步和科技飛速發展，大數據在徵信與風險控制上的應用價值凸顯。數據中心也發展到新的階段，在用戶端的運營支持和業務端的風險控制兩個方面都發揮著重要的作用。

數據是重要的資產。數據倉庫部項目經理張智敏說：「公司經過幾年的快速發展，產生了大量的數據，數據倉庫部讓各自相互獨立系統的大量數據實現共享，並能以統一的格式方便快捷供報表、分析和挖掘使用。」

關於數據分析，慶昌以測算一款產品如何利潤最大為例，給小編講解：首先要理清業務各環節的邏輯，比如借款人引流，有運營成本;調用第三方數據，有數據使用成本，借款人要支付平台服務費等等，環節非常多。然後，動態考核成本、費率、壞賬率和催回率等等，達到不同參數的最優組合。

數據模型怎麼建立?數據挖掘部的周映雪舉了個簡單例子。如用戶活躍度模型，首先有部門提出需求：要根據基本信息、瀏覽行為和投資行為等判斷用戶活躍度。然後根據需求列出三四十個維度，建模有數據提取和清理、演算法選擇等過程。上線后，分析、監控效果，根據使用情況反饋，不斷調優。

對接第三方數據公司方面，芳芳介紹，「我們接觸的有70多家，密切聯繫的有20多家。比如聽說市場價格變動，就會溝通要求他們降價。還有一些突發情況，比如第三方的資料庫更新沒通知我們，結果某個介面掛掉了，線上業務無法開展，用戶申請不了借款。我們會緊急聯繫產品、技術、第三方，溝通解決方案，保證線上業務正常開展。」

大數據風控：「織一張很大的網」

關於大數據風控，浩然總介紹道，「通過接入外部徵信數據，捕捉用戶平台痕迹、授權信息，共計上千個維度，以此作為欺詐風險識別、綜合信用評估、貸中貸后監控的基礎，經歷了反覆驗證后，我們把這些科技手段整合在風控決策天秤系統之中。」

風控管理部總監胡建華告訴小編：「貸前審核，以前用人工+紙質的方式，現在用技術+人工，還不能完全脫離人工，但自動化程度一直在提升。貸后，我們會根據系統提示的預警情況用不同的方式跟進。」

「用戶通過APP申請借款后，要先過反欺詐模型，過濾掉曾有過失信行為的人。還要過很多細緻的規則，比如芝麻分多少、手機號是否實名、地址是否準確等等。不完全符合，又未被拒絕的，要人工核對相關信息。」

「規則會越做越細，越來越完善。比如你要借10000塊錢，找銀行借不到，找小貸公司要填很多表格，費時間。通過數據模型就很方便，借款會越來越簡單。」

「用傳統手段每人每天能審20筆貸款，而我們用技術手段能審核200多筆。我們20人的審核團隊，每個月要審1個億的業務，每筆業務金額平均3000。」

「逾期數據會通過合作機構反饋出去，例如會體現在芝麻分的降低。同時，其他地方的逾期也會反饋給我們。整個社會在慢慢地編成一個信用網，失信寸步難行。而優質借款人能享受更便捷的金融服務，這就是『讓你的信用更有價值。』大數據用於風控，對投資人也好，真正地讓金融更簡單。」

「未來，智能化的依賴肯定會越來越高。我們一定要注意：每個簡單行為，比如用共享腳踏車，都會留下信用記錄。」

「風控，可以簡單理解成一個篩選的過程。我們在織一張很大的網，裡面一層層的，口子開得越來越小，讓需要的魚能夠漏下來。口子大小取決於設定的規則，要恰到好處。太小了，魚漏不下來;太大了，就會有風險。」

2017關鍵：科技升級

「科技升級」是團貸網集團今年的一大戰略方向，團貸網聯合創始人兼總裁張林說：「2017年我們有一個關鍵詞：科技。」

浩然總表示，「如果說科技和金融的初步結合造就了互聯網金融1.0時代，那麼科技與金融深度融合的金融科技2.0便是我們發展的目標。團貸網的未來將會更加智能化、科技化。」

「我們從2014年開始布局。在數據源方面，從自身平台數據的積累，到與國內頂尖數據供應商建立深度合作，聚合了幾千個人及電商變數，涵蓋傳統與非傳統數據維度，以此作為大數據基礎。同時引入金融、數據方面人才，運用數據挖掘、機器學習等技術手段不斷地進行模型訓練與調優。在此基礎上，總結出有用的信息規律，並將其轉化為可落地、可應用的模式，最終實現智能化決策。」

目前，數據中心正致力於團貸網的科技升級工作。「業務方面，將線上小額現金貸科技化的經驗，移植到線下風控，提高風控效率。比如，當前用戶借款首先需要到線下營業部，填很多資料，然後信審人員初審，過程比較費時，用戶體驗也不是很好。後面，用戶可以通過APP或H5頁面在線提交資料，初審通過後再到營業部辦理，節省了時間。再如要核實房價，以往審核人員要上一些房產交易網站做相關了解，甚至假扮成買家詢問價格。以後通過技術，能很方便地獲取這些匯總信息。我們也會升級反欺詐策略、信用評估模型等供審核人員使用。通過多方面努力，優化線下業務流程，逐步實現無紙化，提升效率和用戶體驗。」芳芳介紹。

另一個方面是智能運營。慶昌告訴小編，智能運營系統「包括用戶畫像、運營策略配置、廣告配置、運營監測等功能。用戶畫像可以精準地描述用戶的特徵，例如用戶的人口屬性、資產特徵、興趣偏好等等。運營策略配置功能，可以依據用戶畫像，建立不同的用戶群體並配置相應的運營策略，譬如在特定場景發送消息、發放優惠券、推送簡訊等，實現自動化的精準營銷。廣告配置功能，可以讓APP端各個廣告位，根據不同的用戶展示不同的內容，實現個性化展示。通過運營監測及數據統計，可以即時反饋運營效果和異常情況，從而讓我們不斷完善運營策略體系。智能運營將給用戶不一樣的感覺，體驗會更好，而且提升運營效率。」

數據小夥伴的故事

芳芳：「上班我就忙工作，不管私人的事。有時候我弟微信找我，我都讓他晚上再說。我的孩子是婆婆在幫我帶，上班的時候專心上班，回家我會盡量去陪他。在家我基本上是不看電視、不玩手機的。回到家對於我來講唯一的工作就是陪小孩;只有睡覺前會看一眼手機，有沒有人找我有事情，緊急的事情他們會打電話。原來孩子比較粘我，後來我和婆婆都教育孩子，『媽媽要去上班，去賺錢給你讀書，給你買東西。』後來他就很懂事很乖，不會再扯著我不讓我走，會說，『媽媽要去上班，拜拜。』我覺得各方面兼顧得都很好，只有家庭和睦工作才不會分心。」

(插曲)「浩然總沒有任何架子。」小編不止一次聽小夥伴說。在採訪芳芳的中途，浩然總急火火地從辦公室出來找芳芳。得知小編正在採訪，他說：「好的，沒問題!我能借用芳芳幾分鐘時間嗎?」

程勰，2016年畢業，他說：「我剛入職的時候，對崗位還有一些疑惑。記得那天是中午，漂亮的HR姐姐帶我到了數據中心。十幾個人犧牲午休時間來解答我的疑問。浩然總從辦公室出來，嘴裡還嚼著飯，憨憨地說：歡迎來到東莞。這一幕給我的印象非常深刻。」

「相對於傳統公司，這裡沒有非常明確的層級關係，每個人都有充分的發言權，工作溝通非常通透，效率很高。我們有很多發揮能力的空間，會有一些項目的主導權，或者突然接到一些從未接觸過的工作，會手忙腳亂。但在過程中，能體會到從未有過的成就感。在這裡不止收穫職業發展，還有身心的愉悅。」

周映雪，本地女孩，統計專業，外表靦腆但內心非常有想法。她的第一份工作在自來水廠，統計管網流量、漏損等數據，按月做報表。國企穩定，比較適合女孩子，但她覺得專業知識很多用不上，帶著對金融和風控的興趣及提升技術的想法，15年3月她加入了團貸網，起初做數據分析，后涉足模型開發。

映雪平時愛看書、學習，「我性格有點內向，交往的人少，我是學概率的，這樣接觸人的概率低，可能就是我還單身的原因吧。不過，這個可能還是看緣分。」

政委陳寶說：「數據中心是一個很溫暖的大家庭，總監、各部門經理都是很親和、很親民的管理風格，很注重團隊建設和凝聚力，很注重企業文化價值觀的踐行。作為技術型的小夥伴，他們工作上非常專註，但一點也不沉悶，平時都是非常有趣，活動也很多。」

朱玲，信審合規部的一名女孩，她和同事們負責你我金融的極速借的審核。 「上個月4號上班， 2月本來就少兩天。我們18個人加一套自動審核模型，審了9000多萬的業務。」朱玲說，「以前每人每天只能審核幾十單，按照審核規則一步步電話核實。用自動審核模型之後，一人一天能審200-300單。借款人基本信息過一遍模型，有的只用給本人電話核實，有的需要給公司電核，步驟稍多一點。周末、節假日我們就輪休，因為每天都有用戶需要借款。所以，要找一天大家都有時間，是找不到的。」

潘冰，第一屆「團貸好聲音」冠軍，被小夥伴們稱為「歌王」。她負責擔保人管理、維護和內部擔保知識培訓等工作。

「我們要管理微信群和APP官方群，每天值班時間是上午9點到晚上9點，包括周末和節假日。用戶諮詢的時間並不固定，但我們都儘可能做到及時、準確地解答問題。」

「用戶對平台的關注度很高，甚至會深夜來信息或電話和我們討論，提建議，我們都會跟進。優質的服務能增進用戶對平台的信任，記得有位用戶說『我們工作認真到位，讓他感到體驗很不錯』，能得到用戶的認可，我們非常開心，始終保持著激情去服務。」

陳娟給小編講了兩個貸后催收的故事。「有個女生，畢業前借過幾次，都正常還款了。但上次借的1萬元信用貸逾期了3天，風控經理找不到她本人，手機停機，租房退了，朋友也聯繫不上。」

「我先是通過身份信息查找，在無法獲得更多信息后，然後通過用戶當時留的別的聯繫方式，聯繫到她的一個親戚。但她親戚害怕是騙人的，不願提供信息。我就與他解釋，我們不是要他提供信息，而是講問題的嚴重性，涉及到當事人的信用記錄，徵信不良會被列入央行黑名單，不管生活工作，都會寸步難行。和銀行有關的業務都無法辦理，貸款就更不用說了。講完這些利害關係，10分鐘后，當事人的母親就聯繫我們把錢還了，還說了感謝。」